近日，第六屆數字中國建設峰會之 " 有福之州 對話未來——鼓樓論見 算力時代 " 論壇在福建福州舉辦。論壇由中共福州市鼓樓區委、鼓樓區人民政府主辦，新華社國家重點實驗室戰略支持，福州市鼓樓區商務局、鴻博股份、北京英博數科科技有限公司和钛媒體協辦。
上海信弘董事總經理吳敏華分享了大語言模型支撐下的 AIGC 内容生成、數字孿生、基于 AI 的交互等技術的重要性。上海信弘是全球算力龍頭英偉達精英級合作夥伴，吳敏華表示，相較以前的人工智能，現在的人工智能之所以非常強大，在于其擁有了不起的算法和強大的算力加速支撐，" GPT-3 一個模型跑一次，成本上超過 460 萬美金，是采用最高級别的算力卡和最高級别的網絡，這些算力資源加在一起運行，才得到了如今這麽厲害的成果 "。
當前新技術面臨百萬倍渲染、計算能力的需求提升，以及海量算力、高速通信和海量存儲的挑戰。吳敏華認爲，在智能世界加速到來的大背景下，各行各業将迎來新技術及算力支持所帶來的無限可能性，包括科學研究、創新設計、醫療保健、金融和制造業等領域都将迎來新的機會。
上海信弘董事總經理吳敏華
以下是吳敏華演講實錄，略經钛媒體 APP 編輯：
非常榮幸今天能有這個機會跟大家做這樣的分享。各位領導，各位嘉賓，今天我的任務相對輕松，是給大家分享一些 AI 領域内的進步，。
在今年英偉達全球技術大會上，我們看到 AI 助力了我們很多的工作，例如用 AI 生成一個三維的飛行器并飛翔起來；用 AI 描述一個蛋白結構，并觀察這個蛋白結構各種各樣的演變，以及最終如何治愈我們的病人；通過畫出一個二維的圖像，瞬間完成三維的房屋設計；以及通過動作的仿真，最後如何訓練我們的運動員等等…這些都是在每個行業裏比較頂尖的人工智能應用者，正在進行着的各種各樣的嘗試。
今天我來到這裏代表 NVIDIA 做一個分享，上海信弘是 NVIDIA 所有産品線資質最全的一家合作夥伴，在今天後續的内容中，我會跟大家分享上海信弘在英偉達加速計算技術方面，怎麽通過軟硬兩種能力，幫助各個行業和産業提升自己的能力、獲得進步。
作爲提供基礎運算能力廠商或合作夥伴，我們非常驚訝地發現，目前我們很多客戶在人工智能領域，例如對于各種各樣技術的應用，或是在包括數字卵生的高性能計算的領域，都取得了非常驚人的進步。
接下來我就分享下英偉達的加速計算，在無論是硬的算力能力還是在軟實力上，如何向各個行業賦能的。
上海信宏的定位是英偉達的整體解決方案供應商，對于算力的部分，這些年當我們在與傳統的使用 CPU 進行人工智能領域研究的各行業專家們去探讨 GPU 的算力能力時，經常感到一些理解上的差異，而這一情況在今年産生了巨大改觀：今年基于 GPU 算力完成大語言模型，生成式 AI-ChatGPT 的到來，讓幾乎所有人感到驚豔。
目前我們已經看到在很多中國企業正在努力針對 GPT 模型進行各種各樣的研究。對于我們這樣做 NVIDIA 解決方案服務的合作夥伴來說，第一利好就是終于不再需要花很多時間去解釋 GPU 是怎麽加速計算、1700 億的參數怎麽能跑得這麽快了。相較以前的人工智能，現在的人工智能之所以非常強大，在于其擁有了不起的算法和強大的算力加速支撐：要達到 ChatGPT 這種水平需要消耗多大算力規模 ? GPT-3 一個模型跑一次，成本上超過 460 萬美金，是采用最高級别的算力卡和最高級别的網絡，這些算力資源加在一起運行，才得到了如今這麽厲害的成果。
我們看到英博數科給大家提供的算力服務中，以及 NVIDIA 自己的數據中心中的核心設備，就是 NVIDIA 大名鼎鼎的 DGX 服務器，它是目前全球最頂尖、單台算力最強的 GPU 服務器。基于 DGX，英偉達曾建立了一個在規模上全球排名第五的數據中心，但其運算能力卻是排名第一，大家可以思考，全球第五的數據中心在運算能力方面是排名第一，這個就是軟實力的體現。而且作爲這個全世界最快的智算中心之一，它隻用三周時間就建成了，這個建設過程中我們看到很多最新的技術融合在了一起：包括 AI、協同、協同設計和數字卵生。
這裏我首先分享一個概念叫做協同設計，設計界比較複雜的一種工作是第一位工程師完成他的設計工作以後，下一位工程師來做接下來的設計工作。以剛才的數據中心爲例子，一個數據中心要設計的東西非常多：包括機房、機櫃，以及裏面多種基于分子動力學對熱能進行設計的工具。我們可以看到四個工具同時接入英偉達自己的數字孿生平台 Omniverse，幾位工程師共同在裏面進行自己的設計工作、共同在裏面呈現設計結果，設計師和工程師同時在不同的屏幕上，看到自己的設計最終叠代完成的效果。
在未來的日子裏，我們會聽到越來越多的地方在建設自己的計算中心、超算中心或者是人工智能智算中心。NVIDIA Omniverse 會接入各種各樣的專業工具，通過數據中心的數字卵生，使得這些世界頂級數據中心也在三周内建成成爲可能。
同樣地，在工業領域英偉達也在建設虛拟工廠，例如寶馬工廠的虛拟仿真 3.0 版本，這個工廠在 2025 年将會投入運營，在其中我們可以看到 Omniverse 對工廠内人員走動動向的仿真和機器運作的仿真、如何通過虛拟仿真進行工廠内部的規劃等。
生成式 AI 在醫療領域當中同樣取得了長足進步。在生命科學、醫療等領域進行研究的時候，數據一直是這個行業的瓶頸，無論是國内還是國外，想要獲得病人的醫療數據都是非常困難的事情。而生成式 AI 通過學習獲得數據本身的一些特征後，可以加工出很多生成式數據，把這些數據運用到研究中，便可以更快地訓練出所要的各種各樣的算法：例如對大腦的研究工作中，當有了一定基礎數據量之後，通過 AI 技術可以加工出大量生成式數據以供研究，甚至從二維數據生成動态的三位數據。
最後提一下 NVIDIA 另一個非常了不起的項目：" 第二地球 "，它是對整個地球上環境的仿真，在這個項目種應用了現有的算力和幾乎所有的人工智能技術，包括數字卵生的技術以及多 GPU 等，進行例如天氣預測等多種多樣的極具價值的研究工作。
我簡單做一個小結：在算力整體構建、運營和管理過程中，以及對人工智能、對高性能運算及仿真等最新的技術在運用過程中，我們賦能産業加速，而這個過程種非常重要的是人才，如何能夠迅速地訓練一批有加速計算技能的人才，怎麽跨界構建學科的能力，是留給在座每一位，包括我們自己，都要去思考的問題。
我今天所講的内容，即算力對整個産業的賦能，經過今天一早各位嘉賓的演繹，都已經深入到了我們的腦海中，我們接下來要思考的是三個問題：如何構建，如何應用，以及最後我們如何賦能。
我的演講就到這裏。謝謝大家！
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